原则与关键指标，探讨了典型评测方法与平台实践。尽管初步标准框架已形 成，但在多模态交互、群体智能等方面仍缺乏系统标准，评测工具亦亟待升级。 未来应完善分领域标准、建设权威评测平台、加快国际接轨，并同步推进伦理法 律规范，推动具身智能生态规范发展。 Abstract： Embodied intelligence，as a new paradigm integrating artificial intelligence Bench），涵盖五大类真实场景测试场；在产业生 态层面，人形机器人创新中心建成“麒麟”训练场，实 现“数据—模型—训练”的闭环迭代。但当前具身智 能发展仍面临硬件“非标化” “高成本”的高门槛、多模 态融合算法效率仍偏低、伦理责任界定模糊等挑战。 本文通过解析具身智能“技术演进—标准构建—评测 验证”协同发展机制，结合产业研报最新研究，以期与 产业专家共同探索解决具身智能标准化研究与评测 方法。 1 国内外标准化研究现状分析 当前具身智能领域存在标准规范缺失、软硬件平台碎 片化等问题，亟需构建统一的标准体系以引领产业健 康发展 ［8］。该报告强调缺乏统一的操作系统和标准化 开发工具链、硬件耐用性和能效有待提升、技术评测 和安全伦理标准空白等因素，制约了具身智能的规模 化应用。 在国家层面， 《国家人工智能产业综合标准化体 系建设指南（2024 版）》将具身智能列为人工智能关键 技术标准体系的重要组成部分 ［9］。该指南提出制定多

算法优化：通过模型压缩和量化技术，降低大模型的计算资源需求。 ■ 具身智能的未来发展 □ 面临的挑战——伦理与道德方面 具身智能的责任界定 ( 如机器人伤人时的责任归属 ) 仍是未解之题，现有法律框架可能无法完全应 对 这些新问题。 在家庭护理等场景中，还涉及伦理道德挑战，例 Φ 如何让机器人的行为既满足需求又不违背伦理准则。 ■ 具身智能的未来发展 □ 面临的挑战——安全与隐 私 方面 > 需要制定相关规范，确保具身智能系统的安全性。

土场景 深度融合见长，在工业、商用场景正加快落地，在特种、消费有一定 优势，而在从 0-1 的颠覆式创新方面偏弱；欧洲在高精度电机、编码 器、轴承等核心部件领域保持领先，但电网并网瓶颈、数据的伦理合 规成本与供应链碎片化拖累整体迭代；日本在新材料、传感器、减速 器、丝杠等硬件环节较强，但算力及模型生态薄弱与产品高价策略限 制其全球下沉市场扩展。 8 图表 6：各地（中/美/日/欧）具身智能产业竞争力评级 发生转变，从“项目 数量”转向“量产规模+应用深度”，强调“数据回流—模型迭代—规模 降本—商业闭环”。治理与伦理层面，国家数据局、工信部、卫健委 2025 年先后提出“具身智能数据分级分类”“医疗机器人计量检测标 准”“脑机接口临床试验规范”，提前为具身智能产业铺设安全、伦理、 标准、检测底座，实现“全生命周期”治理。 （二）区域特点：北京重创新、长三角强生态、珠三角促出海 京津冀

算法，实现信 息篡改、硬件操纵、盗取数据等，造成 安全隐患。 结构性失业风险 替代低附加值人工劳动，导致结构性失 业，而被替代人多属于社会偏底层的群 众，造成贫富差距拉大，社会动荡 道德伦理风险 消费者信息骚扰、隐私泄露； AI 设计者 的价值导向和行为偏好反映在算法中， 进而演进为算法歧视，包括种族歧视、 暴力倾向。 二、人工智能对财务的影响 2.1 降低财务工作强度 简化财务流程，代替大量基础性工作

精准理 解项目语义与环境；通过强化学习与持续反馈实现自适应优化；开发 安全交互框架，支持人机与跨 Agent 协作。最终形成紧密集成、可复 用、可验证、可解释的智能体开发平台与工具链，配套严格伦理规范 与评估体系，确保智能体可靠赋能规模化 AI 行业应用，显著提升效 率、质量与创新能力。 3.适配/集成：打造技术栈互联互通开发环境 构建“连接转换-功能整合-灵活配置”的三层集成架构：在连接 户交互时表现出最佳性能。智能体安全测试的作用是识别和防范潜在 的安全风险，确保智能体在运行过程中数据隐私、系统稳定性和用户 交互的安全性，从而提升用户信任和系统可靠性。主要包含内容安全、 数据安全、合规安全、科技伦理等方面。 完成的智能体评测总结应该包含五大核心模块：评测结果、计算 方式、统计分析、bad case、问题归因，确保评测报告的完整性和可 读性。通过以上五个模块，不仅能够系统性地呈现评测的结果，还能

人的能力和在职员工的绩效数据，进一步提升招聘的精准度。 · 系统自动生成候选人核心能力画像 · 根据行业和岗位需求定制筛选模型 · 与其他招聘工具深度集成，形成一站式解决方案 最后，随着数据隐私和伦理问题的日益受到关注，DeepSeek 在数据处理和算法设计上将更加注重合规性。未来，系统可能会引 入区块链技术，确保候选人数据的透明性和安全性，同时通过可解 释性算法，向企业和候选人提供筛选过程的详细解释，增强双方的 Recruitment.” Ethics in Human Resource Management, 15(1), 34-48. 该研究探讨了 AI 技术在招聘中 的伦理问题，为 DeepSeek 技术的合理应用提供了伦理指 导。 此外，实际应用中的数据也支持 DeepSeek 技术的使用。以下 是一些关键数据点：  企业 A 在使用 DeepSeek 技术后，简历筛选时间减少了

用信用评价机构的评价资料和信用等 级评价 4% Y 能力 定量 环境安全评价 是 否 以合法方式在指定场所保管或管 理污染物 / 危险物 3% Y 能力 定性 伦理经营 供应商伦理经营方针 ( 达成契约 / 参 与 伦理经营教育等 ) 的参与度评价 3% Y 表现 定性 技术 (10%) 技术能力评价 能否根据自身技术的路标图，在竞争 中保持自身技术 5% Y 能力 定性 领域 评价项目 (21) 权重 评价 周期 能力 / 表现 定量 / 定性 管理 (10%) 信用评价等级 4% Y 能力 定量 环境安全评价 3% Y 能力 定性 伦理经营 3% Y 表现 定性 技术 (20%) 新品开发样品检验合格 4% Q 表现 定量 技术能力评价 4% Y 能力 定性 研发投资权重 4% Y 能力 定量 生产效率管理 4% Y

用信用评价机构的评价资料和信用等 级评价 4% Y 能力 定量 环境安全评价 是 否 以合法方式在指定场所保管或管 理污染物 / 危险物 3% Y 能力 定性 伦理经营 供应商伦理经营方针 ( 达成契约 / 参 与 伦理经营教育等 ) 的参与度评价 3% Y 表现 定性 技术 (10%) 技术能力评价 能否根据自身技术的路标图，在竞争 中保持自身技术 5% Y 能力 定性 领域 评价项目 (21) 权重 评价 周期 能力 / 表现 定量 / 定性 管理 (10%) 信用评价等级 4% Y 能力 定量 环境安全评价 3% Y 能力 定性 伦理经营 3% Y 表现 定性 技术 (20%) 新品开发样品检验合格 4% Q 表现 定量 技术能力评价 4% Y 能力 定性 研发投资权重 4% Y 能力 定量 生产效率管理 4% Y

实施智 能客服系统后，未能及时更新模型以适应新的客户反馈和市场需 求，最终导致客户满意度下降。因此，保险公司应建立完善的模型 监控和更新机制，确保模型的长期有效性和适应性。 最后，监管合规和伦理问题也是保险公司在应用 AI 技术时必 须重视的领域。一些保险公司在实施 AI 技术时，未能充分考虑数 据隐私和算法公平性，最终面临法律和监管风险。例如，某保险公 司在使用 AI 技术进行客户信用评估时，因算法存在偏见而引发了 台更多的法规和标准，规范 AI 在保险行业的使用。 最后，行业协会和标准制定机构将发挥重要作用，推动 AI 技 术的标准化和规范化。通过制定统一的技术标准和道德准则，行业 可以有效避免技术滥用和伦理问题，促进 AI 技术的健康发展。 总之，AI 大模型的应用将深刻改变保险行业的格局，推动行业 进入一个全新的智能时代。保险公司需要积极拥抱技术创新，加强 技术研发和人才培养，以应对未来的挑战和机遇。